Mapeo del síndrome cerebeloso cognitivo afectivo en pacientes con accidentes cerebrovasculares crónicos
Bibliographic record
Abstract
I. Antecedentes y justificacion del estudio El sindrome cerebeloso cognitivo afectivo (SCCA) ha sido descrito consistente en pacientes con lesiones cerebelosas agudas y subagudas; sin embargo, su persistencia en pacientes cronicos es controvertida y no ha sido explorada con nuevos instrumentos dirigidos al cerebelo, como la escala SCCA (E-SCCA). II. Objetivo Probar y contrastar la utilidad de la E-SCCA y la Evaluacion Cognitiva de Montreal (MoCA) para examinar el deterioro cognitivo/afectivo en pacientes con lesiones cerebelosas cronicas; y mapear las areas cerebelosas cuyas lesiones subyacen a las disfunciones en estas pruebas. III. Metodologia Se administraron la E-SCCA y el MoCA a 22 pacientes con infartos cerebelosos cronicos y a 22 controles sanos. Las bases neuronales que sustentan ambas pruebas se exploraron con metodos de mapeo multivariado de sintoma-lesion (MSL). IV. Resultados La prueba MoCA y la E-SCCA mostraron un desempeno diagnostico adecuado. Sin embargo, solo los hallazgos cognitivos identificados con la E-SCCA se asociaron a una localizacion regional especifica en zonas lesionadas del cerebelo. Los pacientes con lesiones cronicas en regiones postero-laterales derechas del cerebelo manifestaron alteraciones propias del SCCA. Estos hallazgos coincidieron con la dicotomia anterior-sensoriomotora/posterior-cognitiva que identifica al cerebelo humano. Ademas, en el caso de las tareas verbales, los resultados revelaron regiones clinicamente significativas intra y translobulares (porciones derechas del lobulo VI ,VII, Crus I-II) que estuvieron superpuestas con los limites funcionales del lenguaje en el cerebelo. V. Conclusiones Nuestros hallazgos demostraron la utilidad del MoCA y la E-SCCA para identificar alteraciones cognitivas en pacientes con lesiones cerebelosas cronicas. Este estudio amplia la comprension del SCCA e introduce el uso de metodos multivariados de MSL para identificar regiones intra y trans lobulares que son clinicamente significativas para el SCCA cronico.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".